Python神经网络编程
正版新书 新华官方库房直发 可开电子发票
¥
37.53
4.7折
¥
79.8
全新
库存154件
作者(英)塔里克·拉希德
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115474810
出版时间2018-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数212页
字数222千字
定价79.8元
货号SC:9787115474810
上书时间2024-10-28
商品详情
- 品相描述:全新
-
全新正版 提供发票
- 商品描述
-
作者简介:
塔里克·拉希德 拥有物理学学士学位、机器学习和数据挖掘硕士学位。他常年活跃于伦敦的技术领域,领导并组织伦敦Python聚会小组(近3000名成员)。
译者简介
林赐 软件设计师、网络工程师,毕业于渥太华大学系统科学硕士专业,已翻译出版多本技术图书。
主编推荐:
1.语言简炼易懂,用轻松的笔触,一步一步揭示神经网络的数学思想
2.内容清晰详细,带你逐步理解神经网络的工作机制
3.含动手实践模块,教你通过Python编程语言开发自己的神经网络,训练它识别手写数字。
内容简介:
本书从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专业人员所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在RaspberryPi上工作。
目录:
第1章神经网络如何工作
1.1尺有所短,寸有所长
1.2一台简单的预测机
1.3分类器与预测器并无太大差别
1.4训练简单的分类器
1.5有时候一个分类器不足以求解问题
1.6神经元——大自然的计算机器
1.7在神经网络中追踪信号
1.8平心而论,矩阵乘法大有用途
1.9使用矩阵乘法的三层神经网络示例
1.10学习来自多个节点的权重
1.11多个输出节点反向传播误差
1.12反向传播误差到更多层中
1.13使用矩阵乘法进行反向传播误差
1.14我们实际上如何更新权重
……
— 没有更多了 —
全新正版 提供发票
以下为对购买帮助不大的评价